Künstliche Intelligenz &
Enterprise Information Management
Der Einfluss von KI auf
Enterprise Information Management
Rund 78 % der Unternehmen arbeiten bereits im operativen Tagesgeschäft mit KI-Technologien – auch unsere Kunden.
Dies besagt eine aktuelle Studie der Association for Intelligent Information Management.
Grund genug eine Übersichtsseite zu erstellen, die all unsere Aktivitäten und unser Wissen rund um KI im Enterprise Information Management bündelt: von Blogartikeln, über vertiefende Whitepaper und passenden Softwareprodukten bis hin zu Use-Case-Berichten.
Immer im Fokus: Unsere beiden Kernthemen Dokumentenlogistik und Analytics, die sich in Zeiten von KI neu erfinden müssen.
Mehr dazu auf dieser Seite.
Dokumentenlogistik und Analytics
Die Kernthemen
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern ein entscheidender Wettbewerbsfaktor für Mittelstand und Konzerne. Dank KI können enorme Datenmengen analysiert, schneller Muster erkannt und fundierte Entscheidungen getroffen werden – und das präziser als je zuvor. KI-Technologien ermöglichen es,
Prozesse zu automatisieren, Ressourcen gezielter einzusetzen und neue Geschäftspotenziale zu erschließen. Im Umfeld datengetriebener IT-Services, wie sie ISR bietet, wird KI zum Schlüssel für Effizienz, Transparenz und Innovationskraft. So wird KI zum Motor für messbaren Unternehmenserfolg.
KI verändert die Dokumentenlogistik grundlegend und macht Inhalte im DMS deutlich schneller auffindbar und auswertbar. LLMs im Input Management ermöglichen die automatische Erfassung, Klassifikation und inhaltliche Interpretation unterschiedlichster Dokumente. Durch Context Engineering und KI-Agenten in der Business Automation werden Informationen im fachlichen Zusammenhang verstanden und Prozesse eigenständig gesteuert. Contenttransformer bereiten Inhalte bedarfsgerecht auf und schaffen die Basis für effiziente, durchgängig digitale Prozesse.
KI transformiert die Datenanalyse: von rein deskriptiven Analysen hin zu fundierten Prognosen und konkreten Handlungsempfehlungen. Moderne Plattformen integrieren KI-Funktionen, um automatisch Muster in den Daten zu erkennen, aussagekräftige Visualisierungen zu generieren und Vorhersagemodelle abzuleiten. So gewinnen unsere Kund:innen schneller aussagekräftige Einblicke und können fundiertere Entscheidungen treffen, ohne dafür tiefgehende Kenntnisse in Statistik oder Datenmodellierung zu benötigen.
Am 24.02.2026 in Köln
ENTERPRISE-INFORMATION-MANAGEMENT-TAG
Tiefere Einblicke gewinnen und digitale Innovationen erleben!
Buildsimple, CENIT, ISR und mip vereinen olympischen Teamgeist mit Kompetenzen im Bereich KI, Analytics und Dokumentenlogistik – für neue Rekorde in der digitalen Transformation.
KI in der Praxis
So setzt ISR KI erfolgreich bei Kunden ein
KI-gestütztes Akten- und Dokumentenmanagement
Digitale Akten und Dokumentenmanagementsysteme bilden die Basis für strukturierte, revisionssichere Informationsarbeit. In der Praxis sind relevante Informationen jedoch häufig in Dokumenten verborgen – mit der Folge schlechterer Entscheidungsfindung, sinkender Produktivität und verpasster Chancen. Die manuelle Prüfung von Dokumenten zählt branchenübergreifend weiterhin zu den größten Pain Points. Gleichzeitig steigen durch KI die Anforderungen an Aktensuche, Dokumentenvorschau und inhaltliche Auswertung deutlich – klassische Such- und Ablagekonzepte stoßen dabei an Grenzen und wirken zunehmend veraltet.
Wir verbinden Akten- und DMS-Beratung mit KI-Methoden wie semantischer Suche, Natural Language Processing und Large Language Models. Lösungen wie ECLISO und der IBM Content Assistant ermöglichen es, Inhalte in bestehenden Repositories intelligent zu erschließen – ohne komplexe Softwareinstallationen. Anwender:innen können Fragen an einzelne Dokumente oder ganze Aktenbestände stellen, automatisch kontextbezogene Zusammenfassungen erhalten oder Dokumente und Versionen vergleichen.
Der Mehrwert zeigt sich besonders im Arbeitsalltag: Eingehende Kundenanfragen lassen sich schneller einordnen, da KI E-Mails und Anhänge analysiert, Kernaussagen zusammenfasst und den passenden Aktenkontext vorschlägt. Bei Verträgen behält man auch über viele Versionen hinweg den Überblick, weil Änderungen automatisch erkannt und übersichtlich dargestellt werden.
Ziel ist ein intelligentes Dokumentenmanagementsystem, das Such- und Prüfaufwände reduziert, Transparenz schafft und die Produktivität der Fachbereiche nachhaltig steigert.
LLMs im Input Management - schneller skalieren, intelligenter automatisieren
Klassische Input-Management-Systeme arbeiten mit festen Regeln, Templates und strukturierten Formaten. Doch die Realität ist unstrukturiert, mehrdeutig und dynamisch. Genau hier stoßen herkömmliche Lösungen an ihre Grenzen.
KI-gestützte Inputsysteme, insbesondere durch Large Language Models (LLMs), gehen einen Schritt weiter: Sie verstehen Inhalte kontextbasiert, erkennen Dokumenttypen flexibel, extrahieren Fachdaten (auch aus Freitext) und leiten Informationen automatisch in die passenden Workflows weiter.
Ein Beispiel: Buildsimple ist unsere Plattform für Intelligent Document Processing und übernimmt das Auslesen, die Klassifikation, die Trennung sowie die gezielte Extraktion von Inhalten aus Dokumenten. Je nach Anforderung kann Buildsimple klassisch über Machine Learning betrieben werden und liefert hochpräzise Ergebnisse auf Basis antrainierter Daten. Alternativ kommt die Plattform ohne vorgelagertes Training aus: Durch den Einsatz von LLMs aus IBM watsonx.ai lassen sich Dokumente direkt kontextbasiert klassifizieren und Inhalte extrahieren, ohne dass kundenseitig Trainingsdaten erforderlich sind. So vereint Buildsimple die Genauigkeit bewährter ML-Ansätze mit der Flexibilität generativer KI und ermöglicht einen geringeren Implementierungsaufwand bei schnellerem Mehrwert.
Gerade im Input Management lässt sich KI schnell, wirksam und ohne Systembruch einsetzen – als smarte Ergänzung bestehender Prozesse. Das Resultat: Weniger Regelpflege, mehr Automatisierung, bessere Datenqualität.
ISR verbindet langjährige Input-Kompetenz und zeigt, wie sich dokumentengetriebene Abläufe in intelligente Datenflüsse verwandeln lassen. Kein Großprojekt nötig. Eine vollständige Umstellung ist nicht erforderlich – einzelne Prozesse lassen sich gezielt und zeitnah optimieren.
Intelligent Document Processing
Buildsimple
Context Engineering - ohne Kontext keine KI
Mit dem Aufkommen leistungsfähiger KI- und Transformer-Modelle rückte zunächst das Prompt Engineering in den Fokus: Wer die richtigen Fragen stellte, erhielt überraschend gute Antworten. Für erste Experimente war das ausreichend – für den produktiven Einsatz im Unternehmen jedoch nicht.
Denn nachhaltiger KI-Mehrwert entsteht nicht durch bessere Prompts, sondern durch verstehenden Kontext. Genau hier setzt Context Engineering an. Es beschreibt den Ansatz, KI systematisch in den fachlichen, datenbezogenen und prozessualen Rahmen eines Unternehmens einzubetten. Statt isoliert auf Texte zu reagieren, erhält die KI Zugriff auf relevante Dokumente, Metadaten, Versionen, Rollen und Prozesslogiken. So entstehen Antworten, die nicht nur sprachlich überzeugend, sondern fachlich korrekt, nachvollziehbar und reproduzierbar sind.
Für ISR ist Context Engineering der Kern der KI-Agenda. Seit Jahren schafft ISR mit digitalen Akten, strukturierten Informationsmodellen und integrierten Prozessen genau den Kontext, den KI heute benötigt. Diese gewachsene EIM-Expertise wird nun konsequent in die KI-Welt übertragen. Das Ergebnis sind KI-Lösungen, die sich nahtlos in bestehende Anwendungen integrieren, Compliance-Anforderungen erfüllen und echten Mehrwert im Arbeitsalltag liefern.
Kurz gesagt: Prompt Engineering war der Einstieg. Context Engineering ist der Schlüssel, um KI im Unternehmen produktiv, vertrauenswürdig und skalierbar einzusetzen.
KI-Agenten in der Business Automation - GenAI weitergedacht
Während Generative AI (GenAI) heute vor allem als dialogorientiertes Werkzeug eingesetzt wird – etwa zum Zusammenfassen von Inhalten, zur Beantwortung von Fragen oder zur punktuellen Unterstützung einzelner Aufgaben – heben KI-Agenten den Einsatz von KI auf ein neues strategisches Niveau.
Plattformen wie IBM watsonx Orchestrate, eingebettet in eine umfassende Business-Automation-Architektur, verbinden generative KI mit Prozesslogik, Entscheidungsintelligenz, Systemintegration und Governance-Mechanismen. KI-Agenten agieren damit nicht nur reaktiv, sondern zielorientiert und handlungsfähig: Sie priorisieren Aufgaben, orchestrieren End-to-End-Workflows, treffen regelbasierte Entscheidungen und interagieren sicher mit bestehenden Fachanwendungen, Content-Systemen und Automatisierungslösungen.
Für Unternehmen entsteht so eine skalierbare, auditierbare und compliant gestaltete KI-Landschaft, in der GenAI kontrolliert produktiv wird. Unternehmen profitieren gleichzeitig von spürbarer Entlastung und höherer Entscheidungsgeschwindigkeit – etwa durch agentenbasierte Prozessunterstützung, intelligente Dokumenten- und Fallbearbeitung oder automatisierte Entscheidungsservices.
KI-Agenten sind damit kein Ersatz für GenAI, sondern deren konsequente Weiterentwicklung: Sie übersetzen Wissen in Wirkung und machen KI zu einem festen, wertschöpfenden Bestandteil des Unternehmensmanagements.
contenttransformer.ai - wenn Dokumente für KI nutzbar werden
Moderne KI- und Transformer-Modelle sind leistungsfähig: Sie analysieren Texte ganzheitlich, erkennen Bedeutungen und Zusammenhänge über ganze Dokumente hinweg und bilden damit die Grundlage moderner Sprach- und Assistenzsysteme.
Doch ihr Nutzen im Unternehmen scheitert oft an den vorhandenen Inhalten. Zentrale Informationen liegen in Dokumentenmanagementsystemen, wie IBM FileNet Content Manager, meist unstrukturiert, verteilt auf PDFs, Scans und Office-Dokumente. Für KI sind diese Inhalte ohne Aufbereitung kaum verwertbar. Ein Training eigener Modelle ist teuer, aufwändig und in regulierten Umfeldern häufig keine Option.
Der contenttransformer.ai (Content Transformer) schließt genau diese Lücke. Er bereitet (FileNet)-Dokumente automatisiert inhaltlich und strukturell auf und macht sie für KI-Anwendungen nutzbar. Über Retrieval Augmented Generation (RAG) können KI-Modelle gezielt auf relevantes Dokumentenwissen zugreifen. So wird Agentic AI erst praxisnah einsetzbar.
Für ISR ist der Content Transformer ein konsequenter Baustein der eigenen KI-Story: Bestehende Informationslandschaften intelligent erschließen, Automatisierung beschleunigen und KI dort wirksam machen, wo das Wissen entsteht – in den Dokumenten.
KI in Analytics
Fenja, müsste noch von Wilhelm geliefert werden.
Hier hatte Wilhelm einen Punkt, den man hier nennen könnte.
In der PPT zum Quantencomputing hatte ich folgende Info gefunden: “Automated Analytics: Das System entscheidet selbstständig”.
Mehr Inhalt: Der finale Quantensprung ist Automated Analytics: kontinuierliche, ereignisgetriebene Analyse von Datenströmen in Echtzeit. Das System trifft selbstständig Entscheidungen und führt Aktionen in den Geschäftsprozessen aus.
Sowie Folie 19 und 20.
Gesprächsreihe
EIM im KI-Zeitalter
In der Gesprächsreihe „EIM im KI-Zeitalter“ diskutieren ISR-Experten mit einem Branchenvordenker die zentrale Frage, wie Künstliche Intelligenz das Enterprise Information Management wirklich verändert – jenseits von Hype und Buzzwords.
- Im ersten Teil geht es darum, warum KI nicht einfach „intelligent“ ist und, welche Rolle Automatisierung und Informationsqualität im modernen Input Management spielen.
- Im zweiten Teil steht im Mittelpunkt, warum Vertrauen, Transparenz und Verantwortungsbewusstsein entscheidend sind, wenn KI im Unternehmen funktionieren soll.
- Und im dritten Teil beleuchten die Gesprächspartner, wie man KI als sinnvolles Werkzeug nutzt, echte Ergebnisse erzielt und den Übergang von Euphorie zu echtem Nutzen meistert.
Neugierig, was hinter diesen spannenden Einsichten steckt? Erfahren Sie mehr in der kompletten Gesprächsreihe.
Die dreiteilige Gesprächsreihe bei YouTube:
Warum KI-Projekte in Unternehmen scheitern?
Gründe des Scheiterns
Trotz großer Erwartungen bleibt der Mehrwert von KI nicht automatisch bestehen. Viele KI-Projekte bleiben hinter den Zielen zurück – häufig aufgrund struktureller und organisatorischer Faktoren. Die Gründe sind vielfältig. Hier sind die 5 häufigsten Denkfehler:
Hype statt Zielbild: KI wird gestartet, ohne ein konkretes Problem oder messbaren Nutzen zu definieren.
Proof of Concept (PoC) ohne Perspektive: Viele Initiativen bleiben beim Proof of Concept stehen. Der Übergang vom MVP zur nachhaltigen Strategie fehlt.
Datenqualität unterschätzt: KI ist nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreift. Schlecht gepflegte Daten, unklare Datenstrukturen und fehlende Analytics-Grundlagen bremsen den Erfolg.
Change Management fehlt: Ohne Einbindung der Fachbereiche und klare Prozessanpassungen entsteht keine Akzeptanz im Arbeitsalltag.
Datenschutz & Sicherheit zu spät bedacht: DSGVO, Rollen, Zugriffe und Transparenz müssen von Anfang an Teil des Projekts sein.
KI-Projekte
Do's & Dont's beim Einstieg
Ein unklarer Aktionismus ohne konkrete Fragestellung oder Zielsetzung führt selten zu nachhaltigem Mehrwert. KI-Projekte sollten nicht aus Zeitdruck oder Trenddenken heraus gestartet werden, sondern auf klar identifizierten Herausforderungen und realistischen Anwendungsfällen basieren. Entscheidend ist nicht die Geschwindigkeit des Starts, sondern die Passgenauigkeit des Einsatzes.
Schrittweise von der Idee zur Anwendung
Statt punktueller Einzelinitiativen empfiehlt sich ein klar definierter Prozess, der Orientierung schafft und Risiken minimiert. Von der ersten Klärung offener Fragen über die Auswahl geeigneter Use Cases bis hin zur prototypischen Umsetzung ermöglicht dieses Vorgehen einen kontrollierten Einstieg in das Thema KI – mit greifbaren Ergebnissen und klarer Entscheidungsgrundlage für die nächsten Schritte.
Wo geht die Reise hin?
KI im Enterprise Information Management
KI bringt das Enterprise Information Management auf das nächste Level – von der Automatisierung zum autonomen Handeln. Die Zukunft gehört der selbstoptimierenden Prozesslandschaft.
Generative KI wird Prozesse nicht nur unterstützen, sondern selbst steuern – mit proaktiven Entscheidungen, automatischer Dokumentation und lernenden Workflows.
- Beispielhafte Entwicklungen:
- Generative KI als „Prozessassistent“
- Predictive Process Analytics (Vorhersage von Engpässen)
- KI-basierte Qualitätsprüfung in Echtzeit
Ausblick
Wo KI in Data & Analytics einen Quantensprung machen wird
Die nächste Generation von Data Analytics wird generativ, autonom und kontextbewusst. KI wird nicht nur Analysen liefern, sondern Empfehlungen formulieren, Hypothesen prüfen und Entscheidungen simulieren.
Beispielhafte Entwicklungen:
- Generative KI als Daten-Assistent für Analysten und Entscheider
- AutoML und AutoInsights – selbstoptimierende Modelle
- Realtime-Decisioning und KI-gestützte Business-Szenarien
Kernaussage: KI hebt Data Analytics von der Informationsgewinnung zur Entscheidungsintelligenz – der nächste Quantensprung in der digitalen Unternehmenssteuerung. > in diesem Feld passiert sehr viel. Wir beobachten den Markt und die Tools, in die KI einfließt und versuchen den Schatz, der darin liegt in unseren Kundenprojekten zu heben.
Jan Adamczyk
Senior Consultant
jan.adamczyk@isr.de
+49(0)151 52745 508